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SGLang-Omni
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SGLang-Omni 专注于多模型编排，而非仅仅是速度
SGLang-Omni 的开发目的不是优化单个模型，而是作为编排多个协作模型的系统。这种新的运行时将多模态 AI 的独立阶段解耦，允许每个阶段放置在最优硬件上，使用特定的调度器，并独立扩展。SGLang-Omni 要解决的主要挑战是在多个 GPU 上跨协作模型进行实时状态流式传输，而不是仅仅专注于提高单个模型的速度。
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SGLang-Omni运行时应对多模态AI部署挑战
SGLang-Omni 是一种新的运行时，旨在服务能够处理和生成文本、音频和视觉信息的多模态AI模型。SGLang-Omni 的开发凸显了多模态AI的复杂性不仅在于模型本身，还在于高效部署和管理这些高级功能所需的基础设施。
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MiniMax Music 3 模型利用 Qwen3-8B LLM 生成完整歌曲
MiniMax Music 3，一个能够生成长达五分钟完整歌曲的新的开源模型已发布。该模型采用混合方法，结合了从 Qwen3-8B 初始化、用于长程结构的 8B 全局 LLM 和用于细粒度声学细节的 0.6B 局部 LLM。它可以根据歌词和详细的音乐描述进行条件生成，产生 32 kHz、16 位立体声 WAV 音频。该模型可通过 SGLang-Omni 和 diffusers 在本地使用，并通过 Hugging Face 和 audi…